文献综述（或调研报告）：
选择性催化还原技术(SCR)由于对炉膛影响小、脱硝效率高等优点，已经成为当前火电厂应用最广泛的脱硝技术。由于SCR脱硝系统在机组变负荷运行时呈现出很强的非线性和大迟延特性，常规PID控制方案难以取得满意的控制效果，因此需要对常规的PID控制系统进行优化或选用更先进的控制策略来实现对喷氨量更加准确地控制。
很多学者对常规的PID控制进行了优化，陈瑞君等[1]针对特定工况设计了具有预估控制功能的二自由度模型驱动 PID(MD－TDOF－PID)控制器作为局部控制器，实现大范围负荷工况下氮氧化物含量的控制；黄宇等[2]提出将线性自扰控制应用于SCR脱硝系统的外回路控制，采用蒙特卡洛仿真论证了，相比于常规 PID 串级控制系统，基于线性自抗扰串级控制的 SCR 脱硝控制具有更强的设定值跟踪能力；孙育红等[3]针对常规PID控制效果较差的问题，提出一种串级Smith预估控制器，有效预测SCR烟气脱硝入口 NOx 质量浓度变化，补偿喷氨系统的迟延特性，改善喷氨系统的控制效果，节约脱硝系统喷氨量约15％～20％。
此外，也有学者提出了一种更加先进的算法应用于SCR脱硝控制中，并有更好的效果。重庆大学周洪煜等[4]提出基于混结构RBF神经网络(MS-RBFNN)的喷氨流量最优控制系统， 此系统具有更好的 NOx 排放控制效果和变工况适应能力，同时节约了喷氨量。乐明非等[5]使用BP神经网络预测模型对SCR脱硝效率进行预测，预测结果与实际结果的最大相对误差是1.48％，最大绝对误差为0.0131，可行性较高。方贤等[6]引入双支持向量机（TWSVM）作为预测分类框架，利用粒子群算法（PSO）对 TWSVM 的惩罚因子和核参数进行寻优，构建了SCR烟气脱硝效率的预测模型，精度较高，误差很小；董泽[7]提出基于互信息和多尺度小波核偏最小二乘法建立SCR脱硝反应系统出口NOx质量浓度预测模型，通过现场数据验证表明这种算法具有更强的泛化能力和抗噪能力。Yaxu Hu等[8]提出了一种用于火力发电厂SCR脱硝系统的新型多模型切换DMC-PID级联预测控制器。 对于不同工况下的局部线性系统模型，根据二次最优调整原理设计不同工况的控制器参数。与传统的级联PID相比，该多模型切换DMC-PID级联预测控制系统可以确保超低排放，同时减少氨气的使用量。
预测控制是20世纪70年代逐渐发展起来的一类新型的控制算法，最早为Richalet等[9]提出的模型预测启发式控制，他们将其应用到工业过程控制中；1980年Cutler等[10]以对象阶跃响应为基础提出动态矩阵控制(DynamicMatrix Control，DMC)。这些预测控制算法采用的模型易于在工业现场获得，因此在产生不久就得到了广泛应用。到20世纪80年代，在以上非参数模型的预测控制理论基础上，Clark等[11]提出了一种基于可控自回归积分滑动平均模型(CARIMA)的广义预测控制 (Generalized Predictive Control，GPC)，这种算法较其它基于非参数模型的预测控制更具备理论基础，因此在一定程度上也带动了预测控制的理论研究，目前使用较多的预测控制方法即上述模型预测控制，动态矩阵控制和广义预测控制。由于预测控制针对非线性，大延迟的多变量系统有良好的适应能力，因此逐步广泛应用于工业系统中。
在电厂中,预测控制系统有广泛的应用，H. Eliasi[12]提出一种非线性模型预测控制，用于负载跟踪总功率的问题，起到了很好的效果，具有很强的鲁棒性。S. Dettori[13]针对汽轮机转子热应力问题，将涡轮转子近似为受外部对流的无限圆柱体，提出一种非线性模型预测控制策略，对缩短启动时间起到良好的效果。Xiao Wu[14]等使用模型预测控制，加强对电厂二氧化碳的捕捉控制性能。此外，Xiao Wu[15]还开发了一种稳定的模型预测跟踪控制器，用于大规模发电厂的协调控制
国内外学者对常规PID的优化以及先进控制算法都有很深入的研究，分别从不同的角度对SCR控制系统非线性，大延迟的问题提出了解决方案。但将预测控制用于SCR脱硝的研究很少，因此本文将提出一种基于约束区间预测控制的SCR脱硝系统优化控制方法，提高系统调节品质，同时降低运行成本。
参考文献：
[1] 陈瑞君, 郭保会. 火电厂SCR脱硝系统多模型自适应控制[J]. 自动化与仪器仪表, 2017(4).
[2]黄宇, 张伟婷, 金秀章, et al. SCR脱硝系统的线性自抗扰串级控制研究[J]. 中国电机工程学报, 2018, 38(18).
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